Solución de un modelo de arreglos fotovoltaicos serie-paralelo utilizando algoritmos de optimización global - Bastidas-Rodriguez, Juan David; Cruz-Duarte, Jorge Mario; Correa-Cely, Carlos Rodrigo (Scientia et Technica, 2020)
Los modelos de arreglos fotovoltaicos (FV) en serie-paralelo (SP) se enfocan en el sistema de ecuaciones no lineales que represental comportamiento eléctrico del arreglo. La solución del sitemas de ecuaciones se puede plantear como un problema de optimización y resolverse con diferentes métodos; sin embargo, los modelos no formulan el problema de optimización y no evaluan diferentes algoritmos de optimización para su solución. Este artículo propone una solución, utilizando algoritmos de optimización global, del modelo matemático que describe el comportamiento eléctrico de un generador fotovoltaico en serie-paralelo, que opera bajo condiciones uniformes y de sombreados parciales. Dicho modelo se construye dividiendo el generador en cadenas y representando cada módulo en la cadena con el modelo de diodo-único. En consecuencia, para cada cadena se construye un sistema de ecuaciones no lineales aplicando las leyes de Kirchhoff, en donde las incógnitas son los voltajes de los módulos. La solución del sistema de ecuaciones no lineales resultante se plantea como un problema de optimización, donde la función objetivo se define como la suma del cuadrado de cada ecuación no lineal. Los valores mínimos y máximos de cada voltaje se definen a partir de la información de la hoja de datos de los módulos y de los diodos de derivación. Como ejemplo demostrativo, se seleccionaron arbitrariamente dos algoritmos bien conocidos para resolver este problema: Algoritmos Genéticos y Optimización por Enjambre de Partículas. Los resultados de simulación muestran que los dos algoritmos ambos algoritmos resuelven el problema de optimización y permiten la reproducción de las curvas características del generador. Adicionalmente, los resultados también indican que el problema de optimización se definió correctamente, lo cual abre la posibilidad de explorar otros algoritmos de optimización para reducir el tiempo de cómputo.